arXiv · cs.CL· Keith Kwok·· 6 天前AI 评分48
TraDE 框架：如何建模人机对话中的自我披露轨迹
Beyond Small Talk: Modeling Disclosure Trajectories in Human-AI Conversation
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Keith Kwok
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29413v1
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AI 导读
研究者提出 Trajectory-based Disclosure Evaluation（TraDE）评估框架，基于社会渗透理论，通过预定义披露轨迹评估先前披露历史如何影响模型在当前披露深度相同下的回复行为。实验表明多个模型对披露的回应取决于此前轨迹，尤其体现在是否接受或挑战用户框架，且差异随深度披露的累积暴露产生并持续数轮。相比人类支持者（ESConv 语料），模型最明显偏离发生在用户减少披露而非袒露心声时。
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